استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد مشخصات کامل خرید و ارائه تجارب شخصی

خرید پروفایل و شخصی سازی با هوش مصنوعی

مشاغل به طور مداوم به دنبال راه هایی برای بهبود کارایی و اثربخشی عملیات خود هستند. با ادامه حرکت در جو تجاری پیچیده و ناپایدار مبتلا به COVID ، این تنها کانون مهم تری خواهد بود.

خوشبختانه تجارت الکترونیک در حال رونق است. برخلاف خرده فروشی فیزیکی ، که به طور قابل توجهی تحت تأثیر محدودیت های همه گیر قرار گرفته است ، فروش آنلاین افزایش یافته است.

در طول فصل جشن 2020 ، که معمولاً شلوغ ترین دوره خرید در هر سال است ، فروش آنلاین انگلستان 44.8٪ افزایش داشته است که تقریبا نیمی از (47.8٪) کل فروش خرده فروشی از طریق راه دور انجام شده است.

فروش خرده فروشی BRC-KPMG

با یک تغییر دیجیتال دائمی در افق ، یا حداقل تغییری که در آن مشاغل رویکردی همه جانبه را مشاهده می کنند تا از بهترین هر دو جهان بهره مند شوند ، بیشتر افراد به دنبال روش هایی برای ساده کردن شیوه های ناآشنا برای تجارت دیجیتال جدید خواهند بود ، همچنین برای کاهش حجم کار بیشتر.

هوش مصنوعی در حال حاضر راه حل هایی برای این نقاط درد ارائه می دهد. از طریق فرصت های جمع آوری اطلاعات و گزینه های اتوماسیون ، توانایی کاهش کارهای اداری و اتلاف منابع ، صرفه جویی در وقت و هزینه کسب و کارها و ایجاد تجربه مشتری بهتر در نتیجه وجود دارد.

اما در سال 2021 می توان این مرحله را یک قدم جلوتر برد. اکنون که ما از مزایای هوش مصنوعی آگاه شده ایم و می توانیم اطمینان حاصل کنیم که اینجا برای ادامه کار است ، مشاغل باید با رویکرد یکپارچه ریسک بسیار کمتری را مشاهده کنند.

با استفاده از فناوری و داده های موجود برای ایجاد پروفایل خرید بهتر ، شرکت ها می توانند واقعاً از قدرت و توانایی هوش مصنوعی به نفع خود استفاده کنند.

درک بهتر از مشتریان خود

هوش مصنوعی به دلیل توانایی خود در جمع آوری داده ها به منظور نشان دادن و پیش بینی روند مشتری و بازار از طریق تجزیه و تحلیل رفتارهای خرید و همچنین تأثیرات آن در محیط های خرد و کلان شناخته شده است.

نتیجه یک تصویر کلی از بازار شما است که می تواند تصمیمات مربوط به تجارت را آگاه سازد. اما هرچه پیشرفت می کند ، کیفیت و استفاده از داده هایی که قادر به جمع آوری و تجزیه و تحلیل است ، به صورت جهشی پیش می رود.

امروزه ، و به جلو ، می توان از داده ها و بینش ها استفاده کرد تا درک دقیق و دقیق هر مشتری را به جای بخشهای عمومی مصرف کننده ، درک کنیم. به عنوان مثال ، از طریق جمع آوری و پذیرش داده های کوکی ، هنگامی که مشتری از وب سایت شما بازدید می کند ، می توانید پروفایل های وی را از جمله علائق محصول و تنظیمات برگزیده مرور را شروع کنید.

با استفاده از این اطلاعات که به طور ایمن در سوابق شما ذخیره می شود ، می توانید هنگام ایجاد مجدد یک صفحه ، محتوا را متناسب با آن ایجاد کنید تا تجربه شخصی تر و مطلوبی ایجاد کنید. و در صورت توافق در خط مشی خود ، حتی می توانید از این اطلاعات برای متناسب سازی تبلیغات و ارتباطات هدفمند استفاده کنید.  

اکنون ، دیدگاه های مختلفی در مورد اخلاق این عمل وجود دارد. اگرچه با تدوین مقررات و اقدامات انطباق ، کنترل جمع آوری داده ها همچنان در دست مصرف کنندگان است. برای کسانی که قبول می کنند ، مسئولیت خرده فروش و به نفع آنها این است که از آن منطقی استفاده کنند.

به طور معمول ، یک مشتری می خواهد تنظیمات مرور خود را به خاطر بسپارد. این یک تجربه خرید راحت تری را ایجاد می کند و باعث صرفه جویی در وقت آنها در تنظیم مجدد و فیلترهای مجدد گزینه ها می شود. در حقیقت:

90٪ از مصرف کنندگان مایلند اطلاعات رفتار شخصی را با یک تجربه راحت تر با مارک ها به اشتراک بگذارند. بنابراین ، مارکی که توانایی انجام این کار را داشته باشد ، بسیار مطلوب تر مورد بررسی قرار می گیرد ، و باعث تشویق مجدد بازدیدها و خریدهای مکرر می شود.

Forrester و RetailMeNot

آنچه آنها نمی خواهند ، این است که مارک ها با ارسال هرزنامه با ارتباطات بی پایان و تبلیغات هدفمند ، از دانشی که در اختیار دارند سو abuse استفاده کنند. در واقع ، اینها ممکن است به جای اینکه به آن لطفی بدهند ، به اعتبار برند لطمه وارد کنند.

اما داده های جمع آوری شده می تواند به شما در پیش بینی آن نیز کمک کند. می توانید دریابید که هر مشتری به کدام نوع تبلیغات پاسخ می دهد ، و حتی جزئیات زمانی که به آن پاسخ داده شده است ، به چه شکلی ، در چه دستگاهی یا کانال ، برای چه مدت ، و اینکه آیا واقعاً یک کلیک را کلیک می کند یا تبدیل.

این اطلاعات برای ساخت پروفایل خرید بسیار ارزشمند است. با استفاده از آن ، می توانید کمپین ها و پیشنهادات موفق تری را ایجاد کنید همانطور که به مشتریان خود دقیقاً همان چیزی را می دهید که آنها می خواهند.

و در حالی که در گذشته ، پروفایل های فردی تمایل داشتند که بر اساس شباهت ها به بخشهایی تقسیم شوند ، تواناییهای اتوماسیون سیستمهای مجتمع هوش مصنوعی به این معنی است که به هر مصرف کننده می توان یک تجربه شخصی و متناسب داد.

موفقیت و نتایج فروش گویای این امر است. محتوای شخصی شده در حال حاضر نرخ تعامل بهتری نسبت به گزینه های عمومی بیشتر دریافت می کند:

ایمیل های شخصی می توانند تا 55٪ افزایش نرخ باز داشته باشند. 

Deloitte

و

91٪ از مصرف کنندگان بیشتر با مارک هایی که پیشنهادات و پیشنهادات مربوطه را ارائه می دهند خرید می کنند.

بررسی نبض Accenture

اکنون ، فقط به این فکر کنید که اگر هدف گذاری را یک گام جلوتر برداریم و تصمیمات خود را با اطلاعاتی که از طریق پیشرفت هوش مصنوعی جمع آوری کرده ایم ، برای ایجاد پروفایل خرید دقیق و دقیق ، آگاه کنیم.

شخصاً معتقدم فرصتی است که نمی توان آن را از دست داد.

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.